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PyTorch Developer Day apporte un certain nombre de mises à jour à la bibliothèque d'apprentissage automatique

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<p><span style=L'équipe PyTorch effectue un certain nombre de mises à jour pour prendre en charge l'utilisation de MLflow et fournir une prise en charge de l'architecture mobile et ARM64. L'équipe a tenu sa première Journée des développeurs PyTorch hier pour offrir aux développeurs PyTorch des exposés techniques, des plongées approfondies sur le projet et un événement de réseautage avec l'équipe principale et les développeurs de PyTorch.

Les points forts de l'événement comprenaient:

MLFlow + PyTorch
Un certain nombre d'annonces ont été faites concernant la prise en charge de bout en bout de l'utilisation de MLflow avec PyTorch. Celles-ci incluent la prise en charge de la connexion automatique via PyTorch Lightning, l'intégration de TorchService via un nouveau plug-in de déploiement et un exemple de flux de travail de bout en bout ciblant les transformateurs HuggingFace.

Ces ajouts sont le résultat d'une collaboration entre Databricks et les principaux responsables de MLflow et l'équipe de développement de PyTorch de Facebook.

À l'avenir, les équipes prévoient d'ajouter des fonctionnalités telles que des flux de travail de bout en bout pour la PNL et la vision par ordinateur, la prise en charge de l'optimisation des hyperparamètres, l'interprétabilité programmatique à l'aide de Captum et la prise en charge d'un magasin de fonctionnalités.

Fonctionnalités du prototype PyTorch pour mobile
L'équipe a annoncé quatre nouvelles fonctionnalités de prototype, dont trois permettront aux développeurs de machine learning mobile d'exécuter des modèles. Les nouvelles fonctionnalités incluent DSP et NPU utilisant l'API Android Neural Networks (NNAPI), l'exécution GPU sur Android via Vulkan et l'exécution GPU sur iOS via Metal.

La version inclut également la prise en charge des versions ARM64 pour Linux.

Prise en charge de l'API 1.3 d'Android Neural Networks et de PyTorch Mobile
L'API Android Neural Networks (NNAPI) est conçue pour permettre d'exécuter des opérations intensives en calcul pour l'apprentissage automatique sur les appareils Android. NNAPI 1.3 ajoute la prise en charge des API de qualité de service, des domaines de mémoire et une prise en charge étendue de la quantification.

L'équipe a également annoncé la prise en charge de l'API PyTorch Neural Networks, qui permettra aux développeurs d'utiliser l'inférence matérielle accélérée avec PyTorch. Cette version inclut également la prise en charge des modèles de perceptron à convolution linéaire et multicouche sur Android 10 et supérieur.

Les versions futures incluront la prise en charge d'opérateurs supplémentaires et d'architectures de modèles, telles que Mask R-CNN.

Facebook AI et OpenMined s'associent aux cours de confidentialité et d'apprentissage automatique de PyTorch
Le cours Private AI Series est conçu pour tous les niveaux d'expertise et fournira un aperçu des technologies liées à la confidentialité et comment les mettre en œuvre et les analyser.

Les deux objectifs de la série sont de fournir une sensibilisation et une éducation générales et de promouvoir les technologies clés d'apprentissage automatique.

La série sera divisée en quatre cours: sensibilisation, base, statistiques inter-entreprises et apprentissage fédéré, et statistiques fédérées et apprentissage sur le Web et le mobile. Le premier cours débutera en janvier 2021.

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